正態
- 裝備振動功率譜密度統計歸納誤差研究
。其中,對于符合正態分布的振動功率譜密度數據,常使用正態單邊容差上限方法進行統計歸納[3]。近年來,眾多專家對振動功率譜密度數據的歸納方法進行了研究,并將歸納方法應用于飛機、艦船、車輛等裝備的試驗條件確定[4-19],但尚未有專家對正態單邊容差上限的估計誤差進行研究。正態單邊容差上限的計算過程涉及到一個關于無限多的樣本記錄的極限運算,而工程上無法做到極限運算,工程上統計分析的結果只是一個關于上限真值的樣本估計,因此對于實際的統計歸納結果一定會有統計誤差。根
振動與沖擊 2023年17期2023-09-20
- Acute pancreatitis in liver transplant hospitalizations: Identifying national trends, clinical outcomes and healthcare burden in the United States
析，如果事物服從正態隨機分布，那么使用一階、二級統計量就可以描述事物的特征。但是，若分析信號沒有遵循正態分布，那低于三階統計量就無法表示事物的變化規律，而三階或三階以上的統計量可以表現信號的特征。Table 5 Predictors of inpatient mortality for liver transplant hospitalizations with acute pancreatitis in the United States from 20
World Journal of Hepatology 2023年6期2023-07-04
- 實正態過程線性組合之均方不定積分的正態性的證明
934)0 引言正態過程又稱為高斯過程，是一種重要的隨機過程，在實際問題中，許多隨機過程都可看作或近似地看作正態過程，并且正態過程比別的隨機過程更便于進行數學處理，實正態過程的均方微積分理論在工程技術中有著重要應用[1]95.已有理論證實一個實正態過程的均方不定積分仍是實正態過程[2]85，文獻[3]1-3討論了一個實正態過程的均方積分的正態性，文獻[4]討論了一個實正態過程的多重均方不定積分的正態性.上述研究的主要對象是單一的實正態過程，筆者在此基礎上證
平頂山學院學報 2022年5期2023-01-07
- 基于正態隨機向量理論建構下的Fisher定理的證明
000）0 引言正態隨機向量理論是正態總體統計推斷基礎，它包括正態隨機向量及其函數的分布和獨立性等問題，不少學者圍繞該問題開展理論研究及其應用綜述［1-7］. 筆者認為在數理統計課程學習之前，需要對正態隨機向量的一般理論進行梳理和建構，這不僅是對概率論中低維隨機變量理論內容的回顧和延伸，更重要它也是統計學專業的基礎課程和后續專業核心課程的理論基礎，同時Fisher定理也是該理論體系中的一個自然的結果. Fisher定理，描述的是單正態總體下樣本均值和樣本方
淮北師范大學學報(自然科學版) 2022年4期2022-12-19
- 探討參數區間估計中樞軸量的選取——以單個正態總體均值為例
的選取——以單個正態總體均值為例劉 彭，王 晶（山東農業大學 信息科學與工程學院，山東 泰安 271018）選取三個包含總體均值的樞軸量，借助R軟件計算出的置信區間比較區間估計的精確度。結果表明，在保證區間估計可靠度的前提下，增大樣本容量，縮短區間長度，可以作為參數區間估計中樞軸量的選取原則?？傮w均值；區間估計；樞軸量；R軟件參數的區間估計作為概率統計教學中的重點之一，它給出未知參數的一個范圍（區間），并在要求的可靠度（概率）下保證包含該未知參數，彌補了點
唐山師范學院學報 2022年3期2022-07-28
- 獨立的實正態過程線性組合之均方積分的正態性
(tn))是n維正態隨機向量，則稱{X(t),t∈T}為正態過程或高斯過程.將概率空間(Ω,F,P)上具有二階矩的隨機變量的全體記為H.2 相關定理定理1[2]若二階矩過程{f(t,u)X(t),t∈[a,b]}，{g(t,u)Y(t),t∈[a,b]}在[a,b]上都均方可積，則對于任意的常數α,β(不全為零)，{αf(t,u)X(t)+βg(t,u)Y(t),t∈[a,b]}在[a,b]上也均方可積，且引理2[7]設m維隨機向量X=(X1,X2,…,X
太原師范學院學報(自然科學版) 2022年2期2022-07-02
- 可變抽樣區間和樣本容量的非正態EWMA控制圖經濟設計
ci[1]設計了正態分布情形下抽樣區間變化的EWMA控制圖，利用馬爾科夫鏈方法得到了雙邊VSI EWMA控制圖的平均報警時間；吉明明等[2]研究了質量特性值服從非正態分布時的可變抽樣區間EWMA均值控制圖。薛麗[3]研究了過程不合格品率服從二項分布時，可變抽樣區間EWMA控制圖。Tang[4]等研究了監控過程均值變化時，可變抽樣區間的自適應EWMA控制圖。Tran[5]等研究了考慮測量誤差下的可變抽樣區間EWMA控制圖。上面研究聚焦于可變抽樣區間EWMA控
運籌與管理 2022年2期2022-03-15
- 獨立的實正態過程線性組合的正態性
(tn))是n維正態隨機向量， 則稱{X(t),t∈T}為正態過程或高斯過程.定義2[1]設{X(t),t∈T}和{Y(t),t∈T}為兩個隨機過程， 其k+l維聯合分布函數為過程{X(t),t∈T}的k維分布函數為FX(t1,t2, …,tk;x1,x2, …,xk).過程{Y(t),t∈T}的l維分布函數為則稱隨機過程{X(t),t∈T}和{Y(t),t∈T}相互獨立.定義3[3]設X=(X1,X2, …,Xm)是m維隨機向量， 則稱φX(u)=φ(X
洛陽師范學院學報 2022年11期2022-02-16
- 正態模糊TODIM法及其在航空服務評價中的應用
果?？紤]到現實中正態分布存在的普遍性，Yang等[10]提出了正態模糊數，相比其他模糊數，用正態模糊數描述決策信息更能客觀反映數據分布，也更接近人類思維[11]。龔艷冰等[12]、黃利軍等[13]將正態云模型用于企業員工績效評價和配電網優化調度問題；溫淼淼等[14]提出將基于猶豫正態模糊可能度的決策方法用于評估部隊的數字化作戰能力；周天綺等[15]提出將區間正態信息集成算子用于數據庫系統選擇問題；常娟等[16-18]分別提出了基于正態模糊C-OWA算子(N
河南工程學院學報(自然科學版) 2021年4期2021-12-20
- 基于正態云期望和方差距離的語言型多屬性決策方法研究
字特征構造二階的正態分布實現了定性概念與定量表示之間的雙向認知轉換[8]。近年來,云模型已經開始廣泛應用于不確定語言型多屬性決策問題中,與其他方法相比,云模型不僅能夠有效刻畫語言變量的模糊性和隨機關聯性,而且能夠更好地克服定性與定量轉換過程中的信息損失問題[9-16]。在基于云模型的語言型多屬性決策過程中,需要對正態云表示的決策方案進行量化比較或排序,這就涉及到不同云模型之間的距離測度。云模型距離度量在語言型多屬性決策中扮演著很重要的角色,好的距離度量方法
統計與信息論壇 2021年10期2021-10-22
- 正態模糊大數據決策方法在財務績效評價中的應用
式給出，而且由于正態分布的普遍性，正態模糊數的應用越來越廣泛。因為在統計數據的處理中，正態模糊數比其他模糊數更能合理地反映數據的分布，也是最接近人類思維的。在當決策專家或調查對象較多時，借助數理統計的方法，將偏好值以正態模糊數的形式表示，這一做法能更全面、準確地刻畫偏好信息?；诠緲I績的相關理論和已有的研究基礎,選擇福建省5家A股上市的房地產公司為研究對象，分析2015—2020年的財務指標季度數據。利用正態模糊數的分布規律和有序加權平均算子(OWA)的
武夷學院學報 2021年6期2021-09-19
- 漸近正態隨機變量函數的極限分布
量的相合性和漸近正態性等，相比來講，研究漸近正態估計量函數的極限分布卻少很多，但在實際應用中，常遇到討論未知量函數的推斷問題，由此就需要在知道該未知量的估計具有漸近正態性之后，研究它的函數對應的極限分布. 因此，在隨機變量正態性應用的同時，漸近正態隨機變量函數的極限分布也是非常重要的，本文對漸近正態隨機變量函數的極限分布進行討論，獲得兩個一般性理論結果. 作為應用，選取幾個具體的函數，導出一系列漸近正態隨機變量，獲得一些耳目一新的結果，其中包括泊松隨機變量
大學數學 2021年2期2021-05-07
- 兩個正態總體下關于均值的廣義似然比檢驗
粗略，僅針對單個正態分布的情況給出詳細推導并取得否定域，而對于兩個正態總體的情況則是直接給出最終否定域的結果而沒有推導過程[1-3]。本文介紹了兩個總體下方差對比的廣義似然比檢驗 ，本文則給出兩個正態總體下關于均值的廣義似然比檢驗。一、問題背景二、檢驗問題將以上估計代入似然函數，得到：查t 分布表，確定C 的取值即可。
科學咨詢 2021年2期2021-03-13
- 簡化三階矩擬正態變換及其在結構可靠度分析中的應用
至相互獨立的標準正態隨機變量進行可靠度分析。由于實際工程中隨機變量的統計數據往往不足以準確評估其概率分布，Rosenblatt 變換或Nataf變換不能有效進行，從而上述可靠度分析方法無法準確實現。由于隨機變量的前三階中心矩含有大量統計信息，具有近似擬合隨機變量概率分布的能力。因此，可以基于隨機變量前三階矩實現隨機變量分布未知條件下的可靠度分析。該類方法大致包含了兩種途徑：第一種為基于隨機變量的前三階矩擬合其邊緣概率分布[17?18]，并利用隨機變量的相關
工程力學 2020年12期2020-12-18
- 直覺正態模糊數Choquet 積分算子及其決策應用
象服從或近似服從正態分布，1996 年，YANG 等[17]定義了正態模糊數，指出正態模糊數在刻畫模糊信息時更接近人類思維，也更為準確[18]。在模糊MADM 問題中，可以借助數理統計的方法，給出正態模糊數形式的屬性信息。然而，單純用正態模糊數表示屬性值，則暗含決策者對這一信息是完全認可的，無法反映決策者對這一信息的信任程度和猶豫程度。而直覺模糊集的隸屬度、非隸屬度和猶豫度可細致刻畫決策者的支持、反對和中立三種態度。因此，結合直覺模糊集的思想，王堅強等[1
浙江大學學報（理學版） 2020年6期2020-12-07
- 關于ELECTER的正態Z+值的多屬性群決策①
轉化為云，定義了正態Z+值和相關的運算及距離公式。ELECTER法(淘汰選擇法)是Roy等人在二十世紀六十年代提出的[4]一種基于級別高于關系的多屬性決策。本文先介紹了語言術語集合、Z-number、云模型以及正態Z+值等相關定義，再定義了正態Z+值比較大小的方法，基于文獻[2]的正態Z+值的距離公式，用ELECTER法針對屬性權重未知的情況，結合文獻[5]的方法用凈優勢值對方案進行排序。最后，通過實例分析說明該方法的可行性。1 預備知識定義1[2](語言
佳木斯大學學報（自然科學版） 2020年5期2020-10-29
- 一種航空發動機壓氣機喘振檢測方法
喘振故障的發生。正態分布是統計學中最重要的一種分布規律，大量隨機現象可以用正態分布規律來描述或近似，同時正態分布具有很多優良的性質，所以不論是在理論研究還是工程實踐中，正態分布具有廣泛的應用。這里首先假設Δp31測量數值服從正態分布，下面采用某發動機實測數據檢驗壓氣機出口脈動壓力時間序列數據是否符合正態概率分布規律。某發動機試飛期間，測量了不同飛行高度、速度條件下發動機穩態及瞬態的p31時間序列數據，獲取了相應的Δp31時間序列數據。將這些不同飛行條件下發
空軍工程大學學報 2020年4期2020-09-04
- 實正態過程之均方積分過程的正態性
(tn))是n維正態隨機向量， 則稱{X(t),t∈T}為正態過程或高斯過程.將概率空間(Ω,F,P)上具有二階矩的隨機變量的全體記為H.2 相關定理定理1[5]設m維隨機向量X=(X1,X2,……,Xm)～N(μ,B)， 若n維隨機向量Y是X的線性變換， 即Y=XC， 其中C是m×n階矩陣， 則Y服從n維正態分布N(μC,CTBC).引理1[6]設X=(X1,X2,……,Xn)是n維隨機向量，X～N(μ,B)， 其中μ為均值向量，B為協方差矩陣， 則X的
洛陽師范學院學報 2020年8期2020-08-01
- 實正態過程之多重均方不定積分的正態性
(tn))是n維正態隨機向量，則稱{X(t),t∈T}為正態過程或高斯過程.將概率空間(Ω,F,P)上具有二階矩的隨機變量的全體記為H.2 相關定理定理3[6 ]若二階矩過程{X(t),t∈T}均方可導，則{X(t),t∈T}均方連續.引理1[7]設X=(X1,X2,……,Xn)是n維隨機向量，X～N(μ,B)，其中μ為均值向量，B為協方差矩陣，則X的特征函數為由引理1及正態過程的定義易得定理4.定理4設{X(t),t∈T}為正態過程，均值函數為mX(t)
太原師范學院學報(自然科學版) 2020年1期2020-03-31
- 二維正態總體樣本相關系數的極限分布
瓊，武 東二維正態分布在數學、物理與工程等領域具有十分重要的概率分布，由于該分布函數具有很多很好的性質，在諸多涉及統計科學、離散科學等領域都有重要的影響力.例如圖像處理中的Gaussian濾波器；醫學中的同質群體的紅細胞數與血紅蛋白量，成年男子的身高與體重，經濟學中的總消費與總支出.相關系數是反映變量之間相關程度的一種度量，在一定程度上反映了變量之間的相互關系.獲得樣本相關系數的性質在實際中十分重要.趙志文等［1]利用多元函數的中心極限定理推斷了二維正態
通化師范學院學報 2020年2期2020-01-18
- 數據的正態性檢驗及Excel/SPSS/Stata 軟件的實操應用
017）1 數據正態性檢驗的相關理論多數統計檢驗都要求數據滿足正態分布，特別是針對小樣本。如果誤差項不服從正態性假定，雖然可以利用最小二乘法進行參數估計，但卻無法進行檢驗和預測。如果解釋變量不能很好地匹配因變量的峰度和偏度，將會導致樣本性質中的統計推斷結果發生偏差。實際情形中，出于樣本可獲得性的考慮，通常采用對數據進行變換的方法，將其數據轉換成正態分布，但應該注意到，在數據轉換的同時已將數據蘊含的原始信息發生了改變。由此得到的回歸結果，其參數的意義解釋也已
四川職業技術學院學報 2019年3期2019-08-12
- 抽樣分布的若干反例
分布;又比如，在正態總體下，樣本均值與樣本方差是相互獨立的，如果沒有正態總體這個條件，樣本均值與樣本方差就不一定獨立.本文針對這些問題，列舉若干反例加以說明.【關鍵詞】χ2分布;t分布;F分布;正態總體;獨立性【基金項目】在線開放課程開發（2016），高等教育出版社.一、引 言在《概率論與數理統計》[1]教材或課程中都會提到數理統計的三大分布：χ2分布、t分布和F分布.它們是數理統計的基礎，在剛開始學習的時候，有不少同學并不太注意定義中獨立的條件.那么，如
數學學習與研究 2019年8期2019-06-21
- 一類多維正態三角陣列的極限分布
為一個平穩的標準正態序列且具有相關系數ρj=Cov(ξ0,ξj)，第2個隨機變量序列為一個獨立標準正態序列，文獻[1]證明了對于第一個序列，當條件ρjlnj→0,j→∞(1)(1-ρnj)lnj→δj∈(0，∞]，j≥1(2)其中ρn, j=E(ξni,ξn,i+j)，δ0=0，可得到下面的引理。以及那么?exp(-x))(3)1 主要結論αn,ln=max{|P(ξi≤un,i∈I∪J)-P(ξi≤un,i∈I)×P(ξi≤un,i∈J)|}為混合系數，
重慶理工大學學報(自然科學) 2018年9期2018-10-17
- 基于改進的JC法求解結構可靠度指標
特點是能夠考慮非正態分布的隨機變量，其計算過程較為簡單，在滿足一般工程精度的條件下，能夠對可靠度指標β進行近似計算，而且還可以得到滿足極限狀態方程的“驗算點”設計值[2]。然而在實際工程的可靠度分析中，JC法經常會出現迭代不收斂、收斂速度慢的情況，其大規模的應用推廣具有一定的局限性。因此，本文將對JC法的基本計算原理進行分析，總結并找出影響其收斂性的原因，并提出適合的數學方法對其進行改進，使得改進之后的JC法具有更強的收斂性，能夠更好的應用于實際工程結構的
四川建筑 2018年4期2018-09-14
- 建模分析中的聯合正態分布與仿真
的隨機性經常通過正態隨機向量進行刻畫。在模型隨機分析中，正態隨機向量常常需要做變換才能得到輸出，線性系統就是常見的一類變換。經線性變換得到的隨機向量在許多工程問題與系統建模中非常重要[1]。正態隨機向量各分量線性組合的分布問題，已經有許多研究結論，并且許多文獻都構造了應用實例。文獻[2]構造了兩個分量都服從標準正態分布的二維隨機向量，其分量之和不服從一維正態分布。文獻[3]給出了兩類非線性數值函數f(x)，使得復合隨機變量f(x)仍然服從標準正態分布。文獻
實驗科學與技術 2018年2期2018-05-13
- 正態概率紙檢驗的改進及推廣
01)一、引 言正態分布應用廣泛，比如許多統計方法(如方差分析、回歸分析等)都是以正態分布為前提建立的[1]17-50[2]118-150[3-4]。因此，對數據進行正態性檢驗在理論和應用上都十分有意義。正態概率紙檢驗通過數據變換能使正態總體的取值x和分布函數值F(x)組成的數對(x,F(x))在具有特殊刻度的坐標紙上呈現一條直線，從而通過觀察概率紙上的散點是否在一條直線附近來判斷數據是否來自正態總體。因此，正態概率紙檢驗是一種直觀、簡單、方便的圖形檢驗，
統計與信息論壇 2018年3期2018-03-20
- 正態云線性回歸模型及其最小二乘參數估計方法
拓展和推廣，提出正態云線性回歸模型并對參數進行估計。最后給出一個人員績效評估的應用實例，說明模型的有效性。1 云模型基本理論云模型反映了隨機性和模糊性之間的關聯，借助高斯概率密度分布函數，通過構造二階或者高階的云發生器形成偏離高斯分布的云滴群，用概率的方法去研究模糊性[11]。經過幾年的發展和完善，目前云模型已成功應用于智能控制、數據挖掘、預測和評估等領域[12-14]。云模型是用語言值表示的某個定性概念與其定量表示之間的不確定性轉換模型，它把模糊性與隨機
統計與決策 2017年23期2018-01-06
- 線性回歸模型中非正態數據的處理
線性回歸模型中非正態數據的處理丘甜1，華偉平2，李寶銀3，江希鈿4（1.武夷學院商學院，福建武夷山354300；2.武夷學院生態與資源工程學院，福建武夷山354300；3.福建江夏學院，福建福州350108；4.福建農林大學林學院，福建福州350002）為了對非正態數據進行線性回歸分析，需要對非正態數據的處理方法進行研究。在Box-Cox變換的基礎上改進的雙冪變換是一種有效的處理方法。結合Matlab軟件給出了雙冪變換下線性回歸模型中參數的極大似然估計與最
武夷學院學報 2017年6期2017-07-18
- 統計分析中檢驗方法的選擇
樣本資料 若來自正態總體，可用t檢驗；若來自非正態總體或總體分布無法確定，可用Wilcoxon符號秩和檢驗。2 配對設計資料 二分類變量，可用McNemar檢驗；有 序多分類變量，可用Wilcoxon符號秩和檢驗；連續型變量，若來自正態總體，可用配對t檢驗，否則可用Wilcoxon符號秩和檢驗。3 兩組獨立樣本 連續型變量，若來自正態總體，可用t檢驗，否則可用Wilcoxon符號秩和檢驗；二分類變量，可用χ2檢驗驗；無序多分類變量，可用χ2檢驗；有序多分類
臨床輸血與檢驗 2017年1期2017-03-07
- A Wind Speed Time Series Simulation Method and Its Application in Reliability Assessment of Generating Systems
應用?；诙囗検?span class="hl">正態變換和連續狀態馬爾科夫鏈技術，提出了一種時序風速的模擬方法。該方法首先利用多項式正態變換方法將原始數據變換為服從正態分布的數據；然后利用連續狀態馬爾科夫鏈描述變換后數據的隨機波動過程；最后，通過正態逆變換獲得模擬產生的風速數據。實際風速數據驗證表明，模型能夠較好地保持原始風速數據的概率分布特性和短期相依特性。將該模型應用于IEEE-RTS可靠性測試系統，結果表明模型可進行含風能的電力系統可靠性評估。風速模擬；連續馬爾科夫鏈；多項式正態變
山東電力技術 2016年11期2016-12-28
- 基于區間權重和改進云模型的變壓器狀態評估
題，提出建立基于正態云理論的變壓器狀態評估模型?？紤]變壓器狀態評估數據的有限性，提出對變壓器少數運行數據進行正態云處理。對于變壓器等級邊界模糊性問題，提出對變壓器各等級進行適度擴展，建立變壓器指標等級正態云。根據不同云滴在數據正態云出現的不同概率，計算變壓器數據正態云云滴與各評估指標等級正態云之間的關聯度，得到評判矩陣。其次，對變壓器運行數據進行區間表示。針對各指標區間數據的波動性，計算區間數據的方差和平均差，進而賦予指標不同的權重，在此基礎上進行變壓器狀
電力系統保護與控制 2016年23期2016-10-14
- 基于bootstrap方法序約束下正態總體均值、方差的區間估計
ap方法序約束下正態總體均值、方差的區間估計國 冰(吉林農業科技學院 文理學院，吉林 吉林 132101)討論了在半序約束下正態總體均值和方差的區間估計問題，給出了基于bootstrap方法的迭代算法，通過模擬與傳統交錯迭代算法的結果進行了比較。bootstrap方法；序約束；正態總體均值；區間估計；交錯迭代算法現階段約束條件下的統計推斷已成為統計分析中的一個重要領域。在我國，對約束條件下的統計推斷和保序回歸的研究也是剛剛起步。史寧中教授在1994年給出相
黑龍江科學 2016年23期2016-03-08
- 數據的正態性檢驗方法
8008）數據的正態性檢驗方法李玉梅（懷化學院數學與計算科學學院，湖南懷化418008）在進行數據的統計處理和統計檢驗時，往往假定數據來自于正態總體，因此對數據進行正態性檢驗十分必要.本文介紹了描述數據分布的QQ圖及適用于小樣本情形下數據正態性檢驗的夏皮羅－威爾克檢驗法和“Mudholkar”檢驗法.正態分布；QQ圖；小樣本；假設檢驗1 前言正態分布，又名高斯分布，是概率論中最重要的一種概率分布.一些常用的概率分布如對數正態分布、χ2分布、t分布等可以由正
懷化學院學報 2015年11期2015-12-08
- 方差成比例時2個正態總體均值的假設檢驗
方差成比例時2個正態總體均值的假設檢驗冒霜霜，焦肖紅，鄧錦葉（中南大學 數學與統計學院，湖南 長沙 410006）在方差未知但相等，或方差未知且大樣本的情況下，2個正態總體均值的假設檢驗已經給出了解決方法；但是在方差不等且小樣本的情況下，2個正態總體均值的假設檢驗少有研究。針對這一問題，給出了理論證明的處理方法，并設計了實現流程和用于實現的MATLAB程序，最后，以實際案例給出了實現的具體方法。與大樣本情況下的方法對比，該方法所需樣本數量較小。概率論與數理
湖南工業大學學報 2015年3期2015-12-08
- 彈道一致性評定中的樣本順次正態性檢驗
的前提是樣本服從正態分布。因此，彈道一致性評定中配對樣本之差所構成的新樣本或獨立樣本本身的正態性進行檢驗是必需的。最經典的正態性檢驗方法是Lilliefors［3］檢驗與Shapiro－Wilk［4］檢驗，且Shapiro－Wilk檢驗效能優于Lilliefors檢驗［5］。Epps與Pulley［5］基于經驗特征函數提出了一種高效的正態性檢驗方法（Epps－Pulley檢驗），隨后Henze［6］對Epps－Pulley檢驗的分布限進行了近似，使得當樣本
火炮發射與控制學報 2015年2期2015-11-27
- 廣義猶豫正態模糊信息集成及其多屬性群決策
3016廣義猶豫正態模糊信息集成及其多屬性群決策馬慶功常州大學懷德學院，江蘇常州213016定義了猶豫正態模糊元及其運算法則、得分函數、Euclidean距離等概念；提出了廣義猶豫正態模糊有序加權平均算子，并研究其性質，該算子不僅盡可能多地保留決策者的偏好信息，還可依據決策者的主觀意愿選擇不同的參數和屬性權重，使得決策結果達到決策者的期望值；緊接著對屬性權重和算子參數賦予不同的數值，獲取廣義猶豫正態模糊有序加權平均算子的若干種特殊算子，并探討兩個常用算子的
計算機工程與應用 2015年22期2015-11-04
- 基于聯系數正態模糊數型多屬性群的決策方法
00）基于聯系數正態模糊數型多屬性群的決策方法顧翠伶（周口師范學院 數學與統計學院，河南 周口 466000）針對決策屬性值、專家權重、屬性權重均為正態模糊數型的模糊多屬性決策問題給出一種解決方案。依據正態模糊數的期望與方差，提出一種分值函數，并以此把正態模糊型的專家權重轉化為精確權重。將以正態模糊數給出的各個專家的屬性值及各個屬性權重轉化為聯系數，然后按照聯系數的運算求解模糊多屬性決策問題，實例驗證新方法的可行性和有效性。正態模糊數；聯系數；模糊多屬性決
中國管理信息化 2015年20期2015-11-02
- 模糊多屬性決策方法應用于區域經濟發展研究
2)針對區間直覺正態模糊環境下的多屬性決策問題，提出了新的信息集成算法，并構建了一種新的多屬性決策方法。首先，定義了區間直覺正態模糊數的概念，探討了其運算法則和性質；其次，提出了區間直覺正態模糊信息集成算子，包括區間直覺正態模糊加權平均(IVINFWA)算子和區間直覺正態模糊加權幾何(IVINFWG)算子，并探究了它們的優良性質以及這兩種算子之間的內在關系；最后，基于提出的這兩類算子，建立了一種新的區間直覺正態模糊多屬性決策方法，并結合區域經濟發展研究實例
西安電子科技大學學報（社會科學版） 2015年2期2015-10-13
- 對數線性Gamma分布模型極大似然估計的強相合性和漸近正態性
的強相合性和漸近正態性劉雙花1，尹長明2，鄧娌莉1（1.百色學院 數學與計算機信息工程系，廣西 百色 533000；2.廣西大學 數學與信息科學學院，廣西 南寧 530004）在‖Zn‖=o(logn)和（對某個c＞0，α＞0）等條件下，證明了對數線性Gamma分布模型極大似然估計（MLE）的強相合性和漸近正態性，其中設計陣序列{‖Zn‖}可以為無界序列.對數線性Gamma分布模型；強相合性；漸近正態性1 引言和主要結果廣義線性模型（GLM）是一般線性模型
海南師范大學學報（自然科學版） 2015年2期2015-09-03
- 正態性檢驗的幾種方法比較
楊 斌0 引言正態分布是許多檢驗的基礎，在實際使用統計分析時,人們總是樂于正態假定,但該假定是否成立,牽涉到正態性檢驗。比如χ2檢驗、F檢驗以及t檢驗等在總體不是正態分布時是沒有任何意義的，因此，對一個總體是否來自正態總體的檢驗至關重要。另外，方差分析、回歸分析等統計分析中也都首先驗證待分析的數據是否服從正態分布，檢驗樣本的正態性一直以來都是統計學里比較重要的問題，檢驗方法的多樣性使得這個問題始終保持著活力。歷史上不僅有D'Agostino,Kolmogo
統計與決策 2015年14期2015-07-30
- 正態模糊數型多屬性群決策方法及應用
大量模糊概念,用正態隸屬函數刻畫最適合,最接近人類思維.文獻[9]針對屬性權重未知,方案屬性值、主觀偏好值為正態模糊數型的多屬性決策問題,提出一種基于相似度與規范化理想解的決策方法,將正態模糊數以及相關理論引入到多屬性決策領域,使復雜問題的解決將更加科學化、規范化.但正態模糊數運算與線性隸屬函數相比,模糊運算規則復雜,使得正態模糊數在多屬性決策中的應用還不多.因而,基于正態模糊數及相關理論的多屬性決策問題的研究有著十分重要的意義.本文針對決策屬性值以正態模
周口師范學院學報 2015年2期2015-04-24
- 隨機變量非正態分布且相關的機械零件單模失效可靠度分析
機變量的分布都為正態分布且只考慮應力、強度兩個變量相關.引起機械零件廣義應力與強度隨機性的因素主要有材料、加工、制造、安裝、荷載等，如同種材料性能分布的不均勻、制造精度誤差.正是由于這些參數的隨機性才有了可靠度的概念.要想得到這些因素的實際隨機性參數是比較困難的，因此在理論分析中常常假設這些因素服從常見的分布，如正態分布、威布爾分布、指數分布等.現有的大多數文獻中假設隨機參數服從正態分布，但很多情況下并非如此.這時就需要探求隨機變量因素服從其他分布時的可靠
大連理工大學學報 2015年1期2015-03-20
- 標準參數系下Alpha穩定分布隨機變量的產生及仿真
心極限定理為近似正態性提供了基本理論并指出了Alpha穩定分布的重要性：Alpha穩定分布是唯一滿足廣義中心極限定理的分布，即無限多個可能方差無限大的獨立分布的隨機變量之和，其極限分布是Alpha穩定分布。endprint中心極限定理為近似正態性提供了基本理論并指出了Alpha穩定分布的重要性：Alpha穩定分布是唯一滿足廣義中心極限定理的分布，即無限多個可能方差無限大的獨立分布的隨機變量之和，其極限分布是Alpha穩定分布。endprint中心極限定理為
哈爾濱理工大學學報 2014年3期2015-01-04
- Log-transformation and its implications for data analysis
心理研究中處理非正態數據時被廣泛應用。本文重點介紹該傳統方法在處理非正態數據時存在的嚴重問題。盡管通常認為對數轉換可以減少數據的變異性，使數據更符合正態分布，但是通常并非如此。此外，對數轉換后的數據得出的標準統計測試結果往往和未轉化的原始數據不相關。我們通過使用模擬數據示例來說明這些問題。我們認為如果采用數據轉換，必須非常謹慎應用。我們建議研究者在大多數情況下摒棄這些處理非正態數據的傳統方法，選擇采用較新的不依賴于數據分布的方法：如廣義估計方程（GEE）。
上海精神醫學 2014年2期2014-12-09
- R函數實現正態總體均值、方差的區間估計及假設檢驗的設計
331)0 引言正態總體均值、方差的區間估計與假設檢驗是數理統計中的經典內容。數理統計的教材[1～6]一般都會講到。針對摘要中提到的R軟件[7]內置程序t.test()、var.test()函數的缺陷，參考文獻[1]中為實現單個、兩個正態總體均值、方差的區間估計、假設檢驗時自編了12個函數interval_estimate1()、 interval_estimate2()、 interval_estimate4()、 interval_estimate5(
統計與決策 2014年9期2014-10-20
- 正態總體方差和標準差的無偏估計
山063000）正態總體方差和標準差的無偏估計孫翠先1，步金芳2（1.唐山學院基礎教學部，河北唐山063000；2.唐山職業技術學院基礎部，河北唐山063000）在正態總體分布下，給出了方差及標準差的矩估計量和極大似然估計量，討論了兩者之間的關系，得出兩類估計量相同，并進一步給出無偏估計量。正態總體；標準差；方差；無偏估計0 引言1 正態總體方差和標準差的估計設總體X服從正態分布N（μ，σ2），可知期望E（X）＝μ［2］，方差D（X）＝σ2，標準差因為總體
唐山學院學報 2012年3期2012-09-07
- 基于PLC的一維正態云模型實現研究
數運算和產生任意正態隨機數。S7－300 PLC運算功能強大，具有進行四則運算及指數、對數運算功能。但S7－300 PLC并沒有產生隨機數的硬件模塊、系統功能SFC和系統功能塊SFB。在深入分析隨機數生成相關文獻的基礎上，用STL語言在SIEMENS編程軟件STEP7上編制一個個功能FC實現任意正態隨機數的產生，一維正態云模型算法等，最后在SIEMENS PLC專用的仿真器PLCSIM上進行調試，并將輸出過程值用組態軟件WINCC進行歸檔，然后將歸檔數據導
電子設計工程 2012年1期2012-06-09
- 基于兩種轉換的非正態過程能力研究的比較
基于兩種轉換的非正態過程能力研究的比較楊潔榮，宋向東，明喆，胡蓓蓓，王樹力(燕山大學理學院，河北秦皇島066004)文章應用Box-Cox轉換和Johnson轉換對幾種非正態分布進行了研究，并計算出了其過程能力指數，通過大量的重復模擬研究了該方法在過程能力分析中的適用性和效果。結果顯示，Johnson轉換比Box-Cox轉換更有效。文章用相應的matlab分析軟件來輔助實現這個方法，具有可操作性，可以用于指導生產實踐。非正態；過程能力指數；Box-Cox轉
統計與決策 2011年6期2011-10-18
- 多維密度核估計的漸進正態性及穩健漸進正態性研究
密度核估計的漸進正態性及穩健漸進正態性是非參數密度估計的一個非常重要的研究方向，其中非參數概率密度核估計作為非參數密度估計的重要方法，受到越來越多的學者的重視。Hardel、Miiller、Silverman、Scott等都曾致力于多維密度核估計的研究，Schuster、Singh、Susan,Walter、陳桂景、趙林成、楊振海等人得到了較好的相合速度的結果。其中Loftsgarden和Qnesenberry提出了最近鄰估計，Devroye和Wagner
統計與決策 2011年19期2011-09-05
- 統計分析中檢驗方法的選擇
樣本資料 若來自正態總體，可用t檢驗，若來自非正態總體或總體分布無法確定，可用Wilcoxon符號秩和檢驗。2.配對設計資料 二分類變量，可用McNemar檢驗；有序多分類變量，可用Wilcoxon符號秩和檢驗；連續型變量，若來自正態總體，可用配對t檢驗，否則可用Wilcoxon符號秩和檢驗；二分類變量，可用x2檢驗，有序多分類變量，宜用Wilcoxon符號秩和檢驗。3.多組獨立樣本 連續型變量值，來自正態總體且方差相等，可有方差分析；否則進行數據變換使其
實用肝臟病雜志 2011年5期2011-08-15
- 離散型隨機變量的概率密度函數及其應用①
其和分布不可能為正態分布。單位脈沖函數;隨機變量;概率密度;正態分布單位脈沖函數又稱D irac函數,簡單記成δ(t)·δ(t)是一個廣義函數,在廣義函數論中, δ(t)為某基本函數空間上的線性連續泛函,滿足下面兩個條件單位脈沖函數有以下基本性質：①設f(t)是定義在(-∞,+∞)上的有界函數,且在t=t0處連續,則我們用δ(t)函數來定義離散型隨機變量的概率密度這樣定義的離散型隨機變量的概率密度,既和離散型隨機變量的分布律不會產生矛盾,又能和連續型隨機變
華北科技學院學報 2010年1期2010-12-26
- 修正的正態模糊集下的格貼近度
0320）修正的正態模糊集下的格貼近度陽寧光，韓維維（廣東商學院數學學院，廣東廣州510320）從正態分布的定義及實際意義出發，對通常所用的正態模糊集進行改進，構造了一個修正的正態模糊集；利用取大取小運算的一些運算性質，推導出當論域為實數域時，在修正的正態模糊集下一個與標準正態分布有關的新的格貼近度計算式.正態分布；正態模糊集；格貼近度0 引言在模糊識別中，經常需要在標準模糊集下對某一模糊集進行識別，這時就會涉及到兩個模糊集的貼近度問題，文獻[1-3]都對
汕頭大學學報（自然科學版） 2010年1期2010-10-23
- 正態吸引場非平穩NA列部分和的精確漸近性
州310036)正態吸引場非平穩NA列部分和的精確漸近性曾 艷,王張燕,王文勝＊(杭州師范大學理學院,浙江杭州310036)令{Xi:i≥1}是正態吸引場非平穩NA序列,Sn=∑ni=1Xi,得到了正態吸引場非平穩NA列部分和Sn的精確漸近性的結果,揭示了擬權函數和邊界函數之間的密切聯系.同時將已有的一些結果包含成為特殊情形.非平穩;正態吸引場;NA序列;部分和;精確漸近性0 引 言設0其中c1,c2為非負數且c1+c2>0.文[3]得到了關于正態吸引場強
杭州師范大學學報(自然科學版) 2010年3期2010-09-07